- 逻辑建模（Logical Modeling）：在概念建模完成后，进入逻辑建模阶段，将概念模型转化为适合数据仓库的逻辑模型。关键任务包括：
- 设计事实表（Fact Table）：事实表是存储与业务过程相关的度量数据的中心表。要根据业务需求和概念模型确定事实表的粒度和度量。例如，如果需要分析销售额，可能将每笔销售作为事实表的一行，并包括与之关联的维度外键和销售金额。
- 设计维度表（Dimension Table）：维度表存储描述事实的维度信息，并包含与之关联的维度属性。维度表通常是维度建模中的核心，并与事实表通过外键关联。例如，对于销售事实表来说，维度表可能包括产品维度表、时间维度表、地理位置维度表等。
- 定义事实表和维度表之间的关联关系：通过外键将事实表和维度表进行关联。这样可以在数据查询时轻松地将事实表与维度表进行连接，以进行适当的数据分析和汇总。
- 设计规范化表：除了事实表和维度表之外，可能还需要设计一些规范化表来存储维度表中的详细信息，以支持更细粒度的查询和分析。
- 物理建模（Physical Modeling）：在逻辑建模完成后，进入物理建模阶段，将逻辑模型转化为具体的物理数据库模型。关键任务包括：
- 根据目标数据库管理系统（DBMS）的要求，选择适当的物理数据模型（如关系模型）并设计表结构。
- 确定每个表的列和数据类型，并定义约束条件，例如主键、外键、索引等。
- 考虑性能优化需求，例如分区策略、数据压缩、集群配置等。
- 根据数据库管理系统的特定语法和规则，生成物理模型的脚本或使用数据库管理系统提供的建模工具。
